摘要
由于移动互联网的快速发展,计算机、信息技术、数字化逐渐走进人们的生活,大数据具有的决策力、洞察发现力和优化能力.利用Python进行数据挖掘是大数据技术必不可少的一环.它提供多种算法可适用于各种简单或复杂的数据环境.传统仿真一般选用Matlab、R、SAS、Stata语言或工具,但或多或少在数据对齐、时间序列处理、矢量计算、丢失数据处理等方面存在不足.为解决上述问题,我们可以采用Pandas(Python Data Analysis Library)进行仿真建模.同时,通过与Matlab的仿真对比,展示了Pandas的优势所在.
NETL
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万方数据